Autonomous nondestructive evaluation using non-contact ultrasonic measurements and machine learning

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生産現場における非破壊材料評価技術に関し，自律的に学習しながらよりよい計測を行っていく技術の確立を目指している．そのために，必須の非接触超音波計測とその計測データから評価結果を出力するための機械学習について研究を進めている．令和４年度における非接触超音波計測に関する研究では，レーザによる超音波発生技術と受信技術の高度化を進めた．レーザによる超音波の発生は，パルスレーザを対象物に照射することによるアブレーションや熱ひずみによるものであるが，１点に巨大なレーザエネルギを照射すると，その点を損傷させる場合がある．それを避けるため，発生させる超音波の波長よりも小さいがレーザ照射のスポット径よりも大きな距離だけ移動させながらレーザ照射するスポットシフト法を開発した．これにより表面に損傷を与えず，かつ良い信号レベルで計測が可能となることを示した．また，レーザによる超音波受信技術として，マイクロチップレーザを用いた自己混合干渉による振動検出を行い，100kHz程度までの低周波であれば，現状システムで精度よく計測できることが分かった．機械学習による超音波データの処理に関する研究では，受信された超音波データを短時間フーリエ変換によりスペクトログラム画像として取得したのち，オートエンコーダを用いた異常診断技術に適用し，超音波データの異常診断を試みた．現状は，データ数の少なさからあまりよい診断結果を示していない．これらの結果は，論文や学会発表などで報告している．